MapReduce 定义分布式运算程序的编程框架，是用户开发 “基于 Hadoop 的数据分析应用”的核心框架。用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行再一个 Hadoop 集群上。MapReduce 优缺点优点 1、易于编程。用户只关心业务逻辑，实现框架的接口。  
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2024-09-12 21:24:38
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我们使用之前搭建好的Hadoop环境，可参见：《【Hadoop环境搭建】Centos6.8搭建hadoop伪分布模式》
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2022-05-04 23:13:23
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Hadoop MapReduce 计算模型分析（一）先简单说一下MapReduce计算模型： 首先这是一个分布式对大数据处理的计算模型。在多个节点上并行处理大数据。在阅读时，你要将自己的思路不断地进行单节点与全局之间的转换。 下面由简到繁，一步步细化MR框架以上就是MR的整个计算模型。输入数据切分成第一次的（K1,
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2023-07-25 00:12:57
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Hadoop 3.x（MapReduce）----【MapReduce 概述】1. MapReduce定义2. MapReduce优缺点1. 优点2. 缺点3. MapReduce核心思想4. MapReduce进程5. 官方WordCount源码6. 常用数据序列化类型7. MapReduce编程规范1. Mapper阶段2. Reducer阶段3. Driver阶段8. WordCount案
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2024-10-01 12:37:09
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摘要本文主要调研SSD对于HADOOP集群性能的影响，并制定相应的测试计划，性能影响主要针对常见的HADOOP，HBASE，HIVE三个组件。通过调研发现，组件自身也在考虑SSD对其产生的性能影响，并做了针对性更新，其中HADOOP作为基础组件，分别在2.3.0版本和2.6.0版本提供了对混合存储和分层存储的支持。这些更新已经在一些大的公司中得到了应用，EBAY通过在集群中使用分层存储，在不降低集
前提：安装好Hadoop实验要求基于MapReduce执行“词频统计”任务。 将提供的A，B，C文件上传到HDFS上，之后编写MapReduce代码并将其部署到hadoop，实现文件A，B，C中的词频统计。对实验过程进行详细阐述。实验步骤 1. 启动Hadoop &
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2024-03-22 14:57:46
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(1)简介MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题. MR由两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需要实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，非常简单。 这两个函数的形参是key、value对，表示函数的输入信息。（2）原理 （3）执行步骤1. map任务处理 1.1 读取输入文件内容，解析成key、v
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2023-09-20 12:33:56
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Hadoop-Mapreduce1. MapReduce 介绍MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。Reduce负责“合”，即对map阶
Mapper 任务执行过程讲解第一阶段： 是把输入目录下文件按照一定的标准逐个进行逻辑切片， 切成切片规划。 默认情况下， Split size=Block size。 每一个切片有一个MapTask处理。第二阶段：是对切片中的数据按照一定的规则解析成<key, value>。默认规则是把每一行文本内容解析成键值对。 key是每一行的起始位置（单位是字节）， value是本行的文本内容
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2023-10-16 12:59:18
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Hadoop权威指南:MapReduce应用开发目录Hadoop权威指南:MapReduce应用开发一般流程用于配置的API资源合并使用多个资源定义配置可变的扩展配置开发环境用MRUnit来写单元测试关于MapperMaxTemperatureMapper的单元测试运行关于ReducerMaxTemperatureReducer的单元测试在集群上运行客户端的类路径任务的类路径用户任务的类路径有以下
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2023-08-13 14:49:45
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谈谈MapReduce的概念、Hadoop MapReduce和Spark基于MR的实现什么是MapReduce？MapReduce是一种分布式海量数据处理的编程模型，用于大规模数据集的并行运算。有以下几个特点：分而治之，并行处理。抽象了map和reduce的计算流程，对于分布式存储的数据可以并行的进行map处理，之后在reduce端对map结果进行汇总。移动计算而非移动数据。数据的计算传输需要大
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2024-01-15 21:14:19
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1. MapReduce计算模型理解因为mapreduce是大型分布式计算框架 ，出先两个关键词 1.分布式 2.计算框架。 可以从名字中解读就是运行在不同服务器上面的负责计算处理数据的框架。 关于MapReduce就是别人的博客出现最多的关键词就 “分而治之” ，分就 想个大的问题 分成若干小问题去解决，最后在合并到一起。 类似与 算1到10的和 可以单独两个数进行运算，最后在合并到一起求和 。
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2023-08-18 19:31:56
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一、 MapReduce入门1、 MapReduce定义Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架。 Mapreduce核心功能是将开发者编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个hadoop集群上。2、 MapReduce优缺点优点 （1） MapReduce 易于编程 简单地实现一些接口或者继承一
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2024-01-11 11:47:37
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MapReduce程序进行单词计数。关键词：MapReduce程序 单词计数数据源：人工构造英文文档file1.txt,file2.txt。file1.txt 内容Hello HadoopI am studying the Hadoop technologyfile2.txt内容Hel...
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2015-01-06 15:52:00
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（1）配置集群 （a）配置hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-env.sh 配置一下JAVA_HOMEexport JAVA_HOME=/home/hadoop/bigdatasoftware/jdk1.8.0_161（b）配置yarn-site.xml （c）配置：mapred-env.sh
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2021-06-03 13:33:57
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1.MapReduce作业的执行流程 一个MapReduce作业的执行流程是:代码编写->作业配置->作业提交->Map任务的分配和执行->处理中间结果->Reduce任务的分配和执行->作业完成,而每个任务的执行过程中,又包含输入准备->任务执行->输出结果. 一个MapRed
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2023-07-12 11:37:16
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前言 前面一篇博文写的是Combiner优化MapReduce执行，也就是使用Combiner在map端执行减少reduce端的计算量。
一、作业的默认配置 MapReduce程序的默认配置 1）概述 在我们的MapReduce程序中有一些默认的配置。所以说当我们程序如果要使用这些默认配置时，可以不用写。 我们的一个MapReduce程序一定会有Mapper和Reducer，但是我们
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2023-07-12 02:25:36
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转自：使用Python实现Hadoop MapReduce程序英文原文：Writing an Hadoop MapReduce Program in Python根据上面两篇文章，下面是我在自己的ubuntu上的运行过程。文字基本采用博文使用Python实现Hadoop MapReduce程序， 打...
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2014-06-15 16:35:00
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英文原文：Writing an Hadoop MapReduce Program in Python根据上面两篇文章，下面是我在自己的ubuntu上的运行过程。文字基本采用博文使用Python实现Hadoop MapReduce程序， 打字很浪费时间滴。在这个实例中，我将会向大家介绍如何使用Python 为 Hadoop编写一个简单的MapReduce
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2022-03-17 14:37:22
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今天给大家介绍几道MapReduce相关的面试题，这些题目是我或者别人在面试过程中遇到的，看看你能回答出几道，明天将答案发放给大家。题目1：现有100TB的用户查询词（从搜索引擎日志中提取出来的），如何用MapReduce计算出现次数最多的K个查询词？如何对你设计的算法进行优化？考虑的优化点有：如果一个查询词出现次数非常多，产生的负载倾斜问题会不会导致你的算法性能非常低下，等等。题目2：现有100
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2024-04-06 21:50:06
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